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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)
摘要：本发明涉及一种基于DWGAT的空间域测井数据缺失值的填补方法，属于测井数据缺失填补技术领域。本发明提供的一种基于DWGAT的空间域测井数据缺失值的填补方法，依据测井数据空间性特点，首先设计测井数据图表征构建，采用优化改进的Delaunay三角剖分算法构建出更合理的测井数据图，为后续模型训练提供了数据集成；其次充分考虑测井数据所具有的空间性，融入距离权重信息来改进传统的图注意力机制，使其对所要解决的测井数据缺失值填补问题更有效；最后由于测井数据非线性特点，在模型的图注意力层中加入MLP神经网络，提高了模型的对测井数据的表征能力。本发明能够从空间域角度解决测井数据缺失值问题，提供一种精度更高的填补解决方案，为测井数据得完整性与稳定性提供了保障。
主权项：1.一种基于DWGAT的空间域测井数据缺失值的填补方法，其特征在于，包括以下步骤：1采集数据形成数据集：采集异井同属性的测井数据和每个测井钻孔的经纬度坐标数据，将不同井的相同属性的测井数据进行整合和重组，形成异井同属性测井数据数据集，将每个测井钻孔的经纬度坐标数据进行整合，形成测井钻孔坐标信息数据集；2形成测井数据图数据：将步骤1测井数据数据集中的测井数据通过节点表征构建形成测井数据节点特征矩阵，测井钻孔坐标信息数据集中的数据通过基于改进Delaunay三角剖分算法的边表征构建形成邻接矩阵和距离矩阵，这三个矩阵共同形成测井数据图数据；3输出节点特征矩阵：将步骤2中构建的测井数据图数据输入到DWGAT模型中，基于融合距离权重的图注意力机制的消息传递层，计算更新测井数据节点特征向量后，再输入到MLP神经网络层中进行计算，最终输出完整的测井数据节点特征矩阵；4填补缺失数据：利用步骤3中输出的完整的节点特征矩阵填补缺失位置上的测井数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 一种基于DWGAT的空间域测井数据缺失值的填补方法
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